自動對焦演算法

2021-10-24 14:34:07 字數 3316 閱讀 3931

影象清晰度是衡量影象質量的乙個重要指標,對於相機來說,其一般工作在無參考影象的模式下,所以在拍照時需要進行對焦的控制。對焦不準確,影象就會變得比較模糊不清晰。相機對焦時通過一些清晰度評判指標,控制鏡頭與ccd的距離,使影象成像清晰。一般對焦時有乙個調整的過程,影象從模糊到清晰,再到模糊,確定清晰度峰值,再最終到達最清晰的位置。

常見的影象清晰度評價一般都是基於梯度的方法,本文將介紹五種簡單的評價指標,分別是brenner梯度法、tenegrad梯度法、laplace梯度法、方差法、能量梯度法。

①、tenegrad函式

//tenegrad梯度法

sobel_amp(image, edgeamplitude, 'sum_sqrt', 3)

min_max_gray(edgeamplitude, edgeamplitude, 0, min, max, range)

threshold(edgeamplitude, region1, 20, 255)

region_to_bin(region1, binimage, 1, 0, width, height)

mult_image(edgeamplitude, binimage, imageresult4, 1, 0)

mult_image(imageresult4, imageresult4, imageresult, 1, 0)

intensity(imageresult, imageresult, value, deviation)

②、方差函式

//方差法

region_to_mean(imagereduced, image, imagemean)

convert_image_type(imagemean, imagemean, 'real')

convert_image_type(image, image, 'real')

sub_image(image, imagemean, imagesub, 1, 0)

mult_image(imagesub, imagesub, imageresult, 1, 0)

intensity(imageresult, imageresult, value, deviation)

③、能量函式

//能量梯度函式

crop_part(image, imagepart00, 0, 0, width-1, height-1)

crop_part(image, imagepart01, 0, 1, width-1, height-1)

crop_part(image, imagepart10, 1, 0, width-1, height-1)

convert_image_type(imagepart00, imagepart00, 'real')

convert_image_type(imagepart10, imagepart10, 'real')

convert_image_type(imagepart01, imagepart01, 'real')

sub_image(imagepart10, imagepart00, imagesub1, 1, 0)

mult_image(imagesub1, imagesub1, imageresult1, 1, 0)

sub_image(imagepart01, imagepart00, imagesub2, 1, 0)

mult_image(imagesub2, imagesub2, imageresult2, 1, 0)

add_image(imageresult1, imageresult2, imageresult, 1, 0)

intensity(imageresult, imageresult, value, deviation)

④、brenner函式

//brenner梯度法

crop_part(image, imagepart00, 0, 0, width, height-2)

convert_image_type(imagepart00, imagepart00, 'real')

crop_part(image, imagepart20, 2, 0, width, height-2)

convert_image_type(imagepart20, imagepart20, 'real')

sub_image(imagepart20, imagepart00, imagesub, 1, 0)

mult_image(imagesub, imagesub, imageresult, 1, 0)

intensity(imageresult, imageresult, value, deviation)

⑤、laplace函式

//拉普拉斯梯度函式

laplace(image, imagelaplace4, 'signed', 3, 'n_4')

laplace(image, imagelaplace8, 'signed', 3, 'n_8')

add_image(imagelaplace4, imagelaplace4, imageresult1, 1, 0)

add_image(imagelaplace4, imageresult1, imageresult1, 1, 0)

add_image(imagelaplace8, imageresult1, imageresult1, 1, 0)

mult_image(imageresult1, imageresult1, imageresult, 1, 0)

intensity(imageresult, imageresult, value, deviation)

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